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微調(diào)整されたモデルによる推論: メッセージの配信

Jan 07, 2025 pm 04:15 PM

Inference with Fine-Tuned Models: Delivering the Message

第二次世界大戦中、シックス?トリプル?エイトの女性たちは、數(shù)え切れないほどの手紙を細(xì)心の注意を払って処理し、それぞれの手紙が意図した受取人に確実に屆くようにしました。 彼らの仕事は納品まで完了しませんでした。 AI の領(lǐng)域では、推論はこの重要な最終ステップを反映します。モデルを微調(diào)整した後、推論は実世界のデータでそのパフォーマンスを検証し、分類、要約、その他の特殊な機(jī)能など、トレーニングされたタスクを正確に実行する能力を確認(rèn)します。

次の Python の例は、微調(diào)整された OpenAI モデルを使用した推論を示しています。 ここでは、記事をビジネス、テクノロジー、エンターテイメント、政治、スポーツのカテゴリに分類します。

fine_tuned_model = "ft:gpt-3.5-turbo:xxxxxxxxxxxx"

system_prompt = "Classify this article into one of these categories: business, tech, entertainment, politics, sport"

user_input = "A new mobile phone is launched"

try:
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=fine_tuned_model,
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_prompt},
            {"role": "user", "content": user_input}
        ]
    )
    print("Model Response:")
    print(response.choices[0].message.content)  # Access the content directly
except Exception as e:
    print("Error during inference:", e)

歴史の例え

各文字の宛先を検証するシックス トリプル エイトと同様に、推論は新しいデータを分類する際の微調(diào)整されたモデルの精度を検証します。これは品質(zhì)管理の最終ステップであり、「メール」(ユーザーのクエリ) が正しい「宛先」(正確な分類) に確実に到著するようにします。

この最終段階では、現(xiàn)実世界のアプリケーションを処理する際のモデルの信頼性が確認(rèn)され、初期の微調(diào)整プロセスに費(fèi)やした時(shí)間と労力が正當(dāng)化されます。

以上が微調(diào)整されたモデルによる推論: メッセージの配信の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonの不適格でPytestは、自動(dòng)テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動(dòng)発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています:Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細(xì)を自動(dòng)的に表示します。 3.すべてがテストの準(zhǔn)備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています:un

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pythonisidealfordataanalysisduetonumpyandpandas.1)numpyexcelsatnumericalcompitations withfast、多次元路面およびベクトル化された分離likenp.sqrt()

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動(dòng)的プログラミング(DP)は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計(jì)算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン(暗記):問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ(表):基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。

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カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場(chǎng)合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。

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